1、 学习深度学习（deep learning）相关基础知识。
参考资料：
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/ （中文、一共11个专题，适合入门）
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/14/2959138.html （中文，很详细，一共51个专题，适合提高）
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文，权威材料）
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning（英文视频材料）

2、 学习深度学习理论的典型方法。
包括： AutoEncoder（自动编码器）、 Sparse Coding（稀疏编码）、 Restricted Boltzmann Machine （限制玻尔兹曼机）、 Deep Brief Networks （深信度网络）、 Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）等

3、 编程并复现深度学习中的典型方法，并基于图像数据做一些初步型的研究探索。
参考资料：
Matlab深度学习工具箱：
https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38310-deep-learning-toolbox
OpenCV配置下可调用C++深度学习工具箱：
https://github.com/jdeng/rbm-mnist
Matlab/C++深度学习工具箱汇总：
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/11910527